Sound recognition of induction motor with the use of discrete Meyer wavelet transform and classifier based on words

• Autorzy: Głowacz A.

Warianty tytułu

PL

Rozpoznawanie dźwięku silnika indukcyjnego z zastosowaniem dyskretnej transformacji falkowej Meyera i klasyfikatora opartego na słowach

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

An automatic diagnostics of induction motor was proposed in this paper. This diagnostics is reduced to a pattern recognition problem which relates the extracted data to a type of fault and a systematic technique which utilizes discrete Meyer wavelet transform and classifier based on words. This method is based on a study of acoustic signals generated by induction motor. Plan of study of acoustic signal of induction motor was proposed. Studies were carried out for two conditions of induction motor. Pattern creation process was carried out for 8 samples of sound. Identification process was carried out for 24 samples of sound. Engineers focus efforts on appropriate diagnostics of electrical motors. So it is important to develop diagnostics based on acoustic signals.

PL

W pracy zaproponowano automatyczną diagnostykę silnika indukcyjnego. Ta diagnostyka sprowadza się do problemu rozpoznawania wzorców, która odnosi się do ekstrakcji danych do danego typu usterki i systematycznej techniki, która wykorzystuje algorytm Dyskretnej transformacji falkowej Meyera i klasyfikatora opartego na słowach. Metoda ta oparta jest na badaniu sygnałów akustycznych generowanych przez silnik indukcyjny. Zaproponowano plan badania sygnału akustycznego silnika indukcyjnego. Przeprowadzono badania dla dwóch stanów silnika indukcyjnego. Proces tworzenia wzorców do rozpoznawania został przeprowadzony dla 8 próbek dźwięku. Proces identyfikacji został przeprowadzony dla 24 próbek dźwięku. Inżynierowie skupiają wysiłki na odpowiedniej diagnostyce silników elektrycznych. Zatem to jest ważne aby rozwijać diagnostykę opartą na sygnałach akustycznych.

Słowa kluczowe

EN

diagnostics; recognition; acoustic signal; Meyer wavelet; induction motor

PL

diagnostyka; rozpoznawanie; sygnał akustyczny; falka Meyera; silnik indukcyjny

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2013
• Tom: R. 89, nr 6
• Strony: 152--154
• Opis fizyczny: Bibliogr. 15 poz., rys., wykr.

Twórcy

autor

Głowacz A.

• AGH University of Science and Technology

Bibliografia

• [1] Kato T., Inoue K., Takahashi T., Kono Y., Automatic Fault Diagnosis Method of Electrical Machinery and Apparatus by Using Kohonen’s Self-Organizing Map, Power Conversion Conference - Nagoya, 2007. PCC '07, 1224-1229
• [2] Parzych S., Krawczyk J., The Influence of heat treatment on microstructure and tribological properties of resistance butt welds made of a cast bainitic steel, Archives of Metallurgy and Materials, Vol. 57 (2012), No. 1, 261-264
• [3] Gryś S., Analysis of Temperature-rise of the Material Surface over Hidden Defect Thermally Stimulated in Active Thermography, Przegląd Elektrotechniczny, Vol. 88 (2012), No. 9a, 235-238
• [4] Sołek K., Trębacz L., Thermo-Mechanical model of steel continuous casting process, Archives of Metallurgy and Materials, Vol. 57 (2012), No. 1, 355-361
• [5] Sudhakar K.V., Konen K., Floreen K., Beta-Titanium biomedical alloy: Effect of thermal processing on mechanical properties, Archives of Metallurgy and Materials, Vol. 57 (2012), No. 3, 753-757
• [6] Eldén L., Berntsson F., Reginska T., Wavelet and Fourier Methods for Solving the Sideways Heat Equation, Technical Report LiTH-MAT-R-97-22, Department of Mathematics, Linköping University, 1997, 1-26
• [7] Li H., Lei Z., Wang Z., Gao J., Research on objection information extraction arithmetic in photo-electric detection target base on wavelet analysis method, Przegląd Elektrotechniczny, Vol. 88 (2012), No. 9b, 157-161
• [8] Głowacz A., Głowacz A., Korohoda P., Recognition of Color Thermograms of Synchronous Motor with the Application of Image Cross-Section and Linear Perceptron Classifier, Przegląd Elektrotechniczny, Vol. 88 (2012), No. 10a, 87-89
• [9] Sobieszczyk S., Fuzzy reasoning system design and assessment of load-bearing endoprostheses and their fabrication processes, Archives of Metallurgy and Materials, Vol. 57 (2012), No. 3, 759-766
• [10] Głowacz Z., Kozik J., Feature selection of the armature windings short circuit fault in synchronous motor using genetic algorithm and the Mahalanobis distance, Przegląd Elektrotechniczny, Vol. 88 (2012) No. 2, 204–207
• [11] Głowacz Z., Automatic Recognition of Armature Current of DC Motor with Application of FFT and GSDM, Archives of Metallurgy and Materials, Vol. 56 (2011), No. 1, 25-30
• [12] Pamuk N., Uyaroglu Y., The Fault Diagnosis for Power System Using Fuzzy Petri Nets, Przegląd Elektrotechniczny, Vol. 88 (2012), No. 7a, 99-102
• [13] Zhang M., Li K., Tian H., Multiple SVMs Modelling Method for Fault Diagnosis of Power Transformers, Przegląd Elektrotechniczny, Vol. 88 (2012), No. 7b, 232-234
• [14] Trzupek M., Ogiela M. R., Tadeusiewicz R., Intelligent image content semantic description for cardiac 3D visualisations, Engineering Applications of Artificial Intelligence, Vol. 24 (2011), No. 8, 1410-1418
• [15] Głowacz Z., Kozik J., Feature selection of the armature winding broken coils in synchronous motor using genetic algorithm and Mahalanobis distance, Archives of Metallurgy and Materials, Vol. 57 (2012), No. 3, 829-835